Resumen

Basándose en la síntesis de los factores que influyen en la compra de frutas y hortalizas por parte de los consumidores, mediante el establecimiento del marco teórico que describe los factores que influyen en el comportamiento de compra de frutas de marca de empresa, el diseño del cuestionario, la recogida de datos y el análisis de los datos de 312 consumidores mediante regresión logística binaria, este artículo concluye que existen principalmente 6 factores que influyen en el comportamiento de compra de frutas de marca de empresa, a saber, el sexo, la conveniencia de la compra, el sabor, la evaluación tras la degustación, la degustación o no, y si compran familiares o amigos. Entre ellos, los cuatro primeros factores tienen un efecto positivo, mientras que los dos últimos tienen un efecto negativo. El factor que más influye es si compran familiares o amigos, seguido de si se ha probado o no, el tercero es la evaluación tras la degustación y el cuarto es la conveniencia de la compra. El sabor y el sexo ocupan, respectivamente, los puestos quinto y sexto. Basándose en las conclusiones anteriores, este artículo propone algunas contramedidas y sugerencias, que pueden enumerarse como sigue: ampliar los canales de comercialización de las frutas de marca de empresa, mejorar la conveniencia de la compra, mejorar la calidad de las frutas de marca de empresa, prestar atención a la mejora del sabor, dar pleno juego al papel publicitario del gobierno y las empresas, y mejorar la popularidad de las frutas de marca de empresa.

• Materias:Biotecnología de alimentos Composición de los alimentos Microbiología de alimentos Tecnología de alimentos Análisis de los Alimentos
• Subjects:Food biotechnology Food composition Food microbiology Food technology Food Analysis
• Palabras claves:frutas de marca de empresa, factores, conveniencia, compra, mayor factor influyente, regresión logística binaria, artículo, comportamiento, consumidores, datos
• Keywords:enterprise brand fruits, factors, convenience, purchase, biggest influential factor, binary logistic regression, article, behavior, consumers, data